BAB III METODE PENELITIAN
H. Analisis Data
Analisis data adalah proses penghimpunan atau pengumpulan, pemodelan dan transformasi data dengan tujuan untuk memperoleh informasi yang bermanfaat, memberikan saran, kesimpulan dan mendukung pembuatan keputusan. Teknik analisis data dalam penelitian kuantitatif menggunakan statistik. Statistik yang digunakan untuk analisis data dalam penelitian ini yaitu statistik deskriptif. Statistik deskriptif adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya, tanpa bermaksud membuat kesimpulan
yang berlaku untuk umum atau generalisasi. Untuk mendukung hasil penelitian ini, data penelitian yang diperoleh akan dianalisis dengan alat statistik melalui
bantuan program SPSS. Adapun model persamaan regresi linier berganda sebagai
berikut:
Y = α + β1X1 + β2X2 + β3X3 + e
Dimana :
Y = persepsi terhadap surah Albaqarah ayat 282 α = Konstanta (nilai Y apabila nilai X = 0)
β1, β2, β3 = Koefisien regresi dari X
e = Error / Residual
X1 = Prinsip pertanggungjawaban
X2 = Prinsip keadilan
X3 = Prinsip kebenaran
Dalam analisis dan pengolahan data, Adapun pengujian-pengujian yang dilakukan dalam penelitian ini sebagai berikut :
1. Uji Kualitas Data
a. Uji Validitas
Uji validitas adalah suatu langkah pengujian yang dilakukan terhadap isi (content) dari suatu instrumen, dengan tujuan untuk mengukur ketepatan instrumen yang digunakan dalam suatu penelitian. Tujuan uji validitas untuk mengetahui ketepatan dan kecermatan suatu instrumen pengukuran dalam melakukan fungsi ukurnya. Agar data yang diperoleh relevan atau sesuai dengan
tujuan diadakannya pengukuran tersebut.48 Pengujian menggunakan uji dua sisi dengan taraf signifikansi 0,05. Kriteria pengujian yaitu jika r-hitung lebih besar dari r-tabel maka instrumen atau item-item pertanyaan berkorelasi signifikan terhadap skor total (dinyatakan valid). Sedangkan jika r-hitung lebih kecil dari r- tabel atau r-hitung negatif, maka instrumen atau item-item pertanyaan tidak berkorelasi signifikan terhadap skor total (dinyatakan tidak valid).
b. Uji Reliabilitas
Sedangkan uji reabilitas adalah derajat konsistensi data yang bersangkutan. Realibilitas berkenaan dengan pertanyaan, apakah suatu data dapat dipercaya sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan. Suatu data dapat dikatakan reliabel jika selalu memberikan hasil yang sama jika diujikan pada kelompok yang sama pada waktu atau kesempatan yang berbeda. untuk mengetahui atau menunjukkan keajekan suatu tes dalam mengukur gejala yang sama pada waktu dan kesempatan yang berbeda.
2. Uji Asumsi Klasik
Uji Asumsi klasik adalah analisis yang dilakukan untuk menilai apakah di dalam sebuah model regresi linear Ordinary Least Square (OLS) terdapat masalah-masalah asumsi klasik. Tujuan pengujian asumsi klasik adalah untuk memberikan kepastian bahwa persamaan regresi yang didapatkan memiliki ketepatan dalam estimasi, tidak bias dan konsisten.
a. Uji Multikolinieritas
Uji multikolinearitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi ditemukan adanya korelasi antar variabel bebas (independen). Dalam model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi di antara variabel bebas. Uji Multikolinearitas dilakukan dengan melihat nilai tolerance dan variance inflation factor (VIF) dari hasil analisis dengan menggunakan SPSS. Uji ini dikemukakan pertama kali oleh Ragner Frish yang menyatakan bahwa multikolinier adalah
48
Sugiyono. Metode Penelitian Pendidikan, Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif dan R&D, (Bandung: Penerbit Alfabeta, 2006). h. 17.
adanya lebih dari satu hubungan linier yang sempurna. Menurut Frish apabila terjadi multikolinier apalagi kolinier sempurna (koefisien korelasi antarvariabel bebas = 1), maka koefisien regresi dari variabel bebas tidak dapat ditentukan dan standar errornya tidak terhingga.49 Pengujian multikolinieritas dilakukan dengan melihat nilai VIF dan nilai Tolerance. Jika nilai VIF tidak lebih besar dari 10 dan nilai Tolerance tidak kurang dari 0,1 maka hal ini menunjukkan tidak terjadi problem multikolinieritas.50
b. Uji Heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas adalah uji yang digunakan untuk melihat apakah terdapat ketidaksamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Model regresi yang memenuhi persyaratan harus terdapat kesamaan varians dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap atau disebut homoskedastisitas.
Dasar pengambilan keputusan yaitu jika ada pola tertentu, seperti titik-titik yang ada membentuk suatu pola tertentu yang teratur (bergelombang, melebar kemudian menyempit), maka terjadi heteroskedastisitas. Jika tidak ada pola yang jelas, seperti titik-titik menyebar di atas dan di bawah angka 0 pada sumbu Y, maka tidak terjadi heteroskedastisitas.
c. Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah model regresi, variabel dependen dan variabel independen mempunyai distribusi data normal atau mendekati normal. Hal ini dapat dilihat dari normal probability plot yang membentuk suatu garis lurus diagonal dan ploting data yang akan dibandingkan dengan garis diagonalnya. Jika data menyebar disekitar garis diagonalnya dan mengikuti arah garis diagonalnya/grafik histogram maka menunjukan pola distribusi normal. Apabila data jauh dari garis diagonal dan atau tidak mengikuti
49
Suharyadi dan Purwanto S. K, Statistika: Untuk Ekonomi dan Keuangan Modern,
(Jakarta: Penerbit Salemba Empat, 2009), h. 231.
50
Imam Ghozali, Analisis Multivariate Dengan Program SPSS, (Semarang: Penerbit UNDIP, 2005), h. 92.
arah garis diagonalnya/grafik histogram maka menunjukan pola distribusi tidak normal.
3. Uji Hipotesis
Uji hipotesis adalah metode pengambilan keputusan yang didasarkan dari analisis data, baik dari percobaan yang terkontrol, maupun dari observasi (tidak terkontrol). Dalam statistik sebuah hasil bisa dikatakan signifikan secara statistik jika kejadian tersebut hampir tidak mungkin disebabkan oleh faktor yang kebetulan, sesuai dengan batas probabilitas yang sudah ditentukan sebelumnya.
Uji hipotesis disebut juga konfirmasi analisis data. Keputusan dari uji hipotesis hampir selalu dibuat berdasarkan pengujian hipotesis nol. Ini adalah pengujian untuk menjawab pertanyaan yang mengasumsikan hipotesis nol adalah benar. Hipotesis merupakan kesimpulan teoritis atau sementara dalam penelitian. Hipotesis merupakan hasil akhir dari proses berpikir dedukatif (logika dedukatif). Logika dedukatif adalah proses berpikir yang menganut asas koherensi, mengingat premis merupakan hasil informasi yang berguna dari pertanyaan yang telah teruji kebenarannya, maka hipotesis yang dirumuskan akan mempunyai derejat kebenaran yang tidak jauh berbeda dengan premis.
Metode yang digunakan untuk menguji hipotesis pertama sampai lima diuji dengan menentukan tingkat signifikansi dengan uji simultan atau uji f dan analisa koefisien determinasi serta uji parsial atau uji t.
a. Analisis Koefisien Determinasi (R2)
Koefesien diterminasi dengan simbol r2 merupakan proporsi variabilitas dalam suatu data yang dihitung didasarkan pada model statistik. Koefisien determinasi atau r2 merupakan rasio variabilitas nilai-nilai yang dibuat model dengan variabilitas nilai data asli. Secara umum r2 digunakan sebagai informasi mengenai kecocokan suatu model. Dalam regresi r2 ini dijadikan sebagai pengukuran seberapa baik garis regresi mendekati nilai data asli yang dibuat
model. Jika r2 sama dengan 1, maka angka tersebut menunjukkan garis regresi cocok dengan data secara sempurna.
Dengan kata lain, untuk mengetahui seberapa besar persentase sumbangan dari variabel independen (prinsip pertanggungjawaban, prinsip keadilan dan prinsip kebenaran) secara bersama-sama terhadap variabel dependen (persepsi terhadap surah Albaqarah ayat 282) dapat dilihat dari besarnya koefisien determinasi (R2). Dimana R2 atau R Square menjelaskan seberapa besar variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini mampu menjelaskan variabel dependen.
b. Uji Parsial (Uji T)
Uji t dikenal dengan uji parsial, yaitu untuk menguji bagaimana pengaruh masing-masing variabel bebasnya secara sendiri-sendiri terhadap variabel terikatnya. Uji ini dapat dilakukan dengan mambandingkan t hitung dengan t tabel atau dengan melihat kolom signifikansi pada masing-masing t hitung, proses uji t identik dengan uji f. Pengujian ini bertujuan untuk memastikan apakah variabel independen yang terdapat dalam persamaan tersebut berpengaruh terhadap nilai variabel dependen. Uji t dilakukan dengan membandingkan antara t-hitung dengan t-tabel. Untuk menentukan nilai t-tabel ditentukan dengan tingkat signifikansi 5% dan 2 sisi dengan derajat kebebasan df = (n-k-1) dimana n adalah jumlah responden dan k adalah jumlah variabel independen. Adapun kriteria pengujian yang digunakan adalah :
1. Jika t-hitung ≤ t-tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak. 2. Jika t-hitung > t-tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima.
c. Uji Simultan (Uji F)
Uji f dikenal dengan uji serentak atau uji model/uji anova, yaitu uji untuk melihat bagaimana pengaruh semua variabel bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikatnya. Atau untuk menguji apakah model regresi yang kita buat baik/signifikan atau tidak baik/non signifikan. Jika model signifikan maka model bisa digunakan untuk prediksi/peramalan, sebaliknya jika non/tidak signifikan maka model regresi tidak bisa digunakan untuk peramalan.
Uji f dilakukan untuk menguji apakah semua variabel bebas mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat secara serentak. Cara yang digunakan adalah dengan membandingkan nilai f-tabel dengan f-hitung,
1. apabila f-hitung > f-tabel, maka Ho ditolak dan Ha diterima. Sehingga dapat dikatakan bahwa variabel bebas dari model regresi dapat menerangkan variabel terikat secara serentak.
2. Apabila f-hitung > f-tabel, maka Ho diterima dan Ha ditolak. Dengan demikian dapat dikatakan bahwa variabel bebas dari model regresi linier berganda tidak mampu menjelaskan variabel terikatnya.